注意:遇到无法识别conda命令时,可以先用步骤3试一下重启环境变量后conda命令是否能够识别 1. 修改环境变量 $ vim ~/.bashrc 2. 在最后添加: $ export PATH=~/home/anaconda3/bin:$PATH 注意具体的路径需要根据实际情况添加 3. 重启环境变量: $ source ~/.bashrc

序言 对于想要入门Python或者深度学习的初学者而言,配置环境一直是一个令人头疼的问题.相信有许多人经历过安装第三方包失败,安装好了却在使用中报错,安装CUDA.tensorflow.pytorch版本不匹配等等令人头大的问题,我也曾被这些问题所困扰.经过这两三年时间中反复重装环境的痛苦过程,直到现在我才逐渐能够独立.流畅地配制出一个令人满意的环境.在这个过程中,我也帮助了许多遇到这些问题的朋友,收获了一些经验教训,因此我希望将这一完整的过程写成博客,帮助在这方面遇到困难的人. 在这个系列的博

pgmpy包的安装,以及conda的安装 pgmpy的官方网站是这样说明安装过程的: 链接:Installation 共有三个步骤,第一步是安装依赖包 首先它讲述了在linux下使用pip安装的方法: $ [sudo] apt-get install build-essential python3-dev python3-pip $ [sudo] pip3 install -r requirements.txt 或在Red Hat系统中: $ [sudo] yum -y install gcc

在Ubuntu上安装Miniconda Anaconda是一个开源的Python包管理器,而Miniconda则是轻量级的Anaconda 下载地址:https://docs.conda.io/en/latest/miniconda.html Ubuntu安装 下载并安装 sudo apt-get install wget wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Minicon

Ubuntu 16.04 LTS 安装 miniconda 下载 miniocnda 的 bash 文件下载链接 https://conda.io/miniconda.html ,我选择的是 64-bit Python 3.6 版本 (Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh); 安装 进入 Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 所在目录,终端运行 $ bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh 根据安装向

anaconda是用于科学计算的python发行版本(可用于python虚拟环境的管理),miniconda是简化版的anaconda 1.下载安装miniconda 下载miniconda 因为Anaconda的安装包太大了(最新版的Anaconda3-5.3.1足足有630多MB),所以我们在这里只安装miniconda. 如果你对自己的网速比较有自信可以试试从官网下载miniconda官网 不过我还是建议你从国内的网站下载,清华源就是一个比较好的镜像网站上面也有很多其他资源,在这里就不赘述

Anaconda.Miniconda.Conda.pip的相互关系_我是刘振岗_新浪博客 http://blog.sina.com.cn/s/blog_8a122dcf0102x9vn.html

在做android app升级更新时遇到几个问题,我用的测试机是华为V10 系统为8.0 一.安装闪退(无反应) 解决办法: 只要在Mainfest.xml 中加入权限编码即可解决 <uses-permission android:name="android.permission.REQUEST_INSTALL_PACKAGES" /> 来源参考:https://blog.csdn.net/winnershili/article/details/79559888 二.更新时

yolov3 进化之路,pytorch运行yolov3,conda安装cv2,或者conda安装找不到包问题 conda找不到包的解决方案. 目前是最快最好的实时检测架构 yolov3进化之路和各种性能对比 https://zhuanlan.zhihu.com/p/35394369 yolov3效果实现,大片段 https://zhuanlan.zhihu.com/p/36478097 yolov3,pytorch运行试验 https://blog.csdn.net/discoverer100/

解决办法: 终端输入:vim  ~/.bashrc 键盘大写“G”,在最末端输入:export PATH=~/anaconda2/bin:$PATH 使其生效:source  ~/.bashrc 打印验证:echo ~/.bashrc 然后再输入:conda 就可以了.

原链接:https://stackoverflow.com/questions/18675907/how-to-run-conda

首先一点,之前我一直自己安装python,然后直接在python环境下再安装第三方库,但自从另一台电脑重装系统之后,我当时在没有python的情况下直接安装的anaconda,觉得她超级好用(所以如果没有python,就直接安装它吧),而且很多第三方库(有一些巨难安装)都不需要安装,她就自带,特别好,所以我打算在linux下也安装一个 首先第一步:下载安装包 这里提供两个下载地址:1.官网https://www.anaconda.com/download/(但是下载较慢,所以推荐第二种) 2.到

参考教程:http://www.jb51.net/os/Ubuntu/356462.html 双系统经常崩,故在windows10下装了个ubuntu的虚拟机,安装完成后无法全屏,进入系统设置调试显示分辨率还是无法完全适应满屏.正确的方案是在ubuntu系统中安装VMware Tools工具. 1.打开虚拟机,并点击要更改成全屏的那个ubuntu系统的电源,我的虚拟机名字就叫ubuntu,那么就点击[打开此虚拟机电源] 2.等虚拟机打开之后,我们点击虚拟机软件上面工具栏中的[虚拟机(V)],会展

今天安装node,先是提示node版本太低.去官网更新了一下,然后 npm install -g vue-cli 结果出了个"npm ERR! errno -4048" 百度出 这个解决方法 删除了那俩文件.结果重启之后,输入npm就无反应了. 报错:'npm' is not recognized as an internal or exter.... 解决方法.恢复那两个删除的文件... 前提是你的环境变量里面的路径没错.

1.现象 很多同学在用logstash input 为file的时候,经常会出现如下问题:配置文件无误,logstash有时一直停留在等待输入的界面 2.解释 logstash作为日志分析的管道,在实际场景中,日志量往往很大,因此不可能每次都是完整扫描一遍日志文件,然后导入.通常采用的办法就是增量读取.也就是读取新增量 NOTE:图1中的配置文件,在第一次运行的时候,是会有结果的.后续则为等待输入 解决办法 方法1:将日志文件先cp 然后 mv cp 2.log 2.log.new &&

安装配置   :关闭专用网络防火墙 2 :以管理员身份运行安装文件 ——“setup.exe” 3 :设置口令    其中SYS 用户权限大于 SYSTEM 4 :先决条件检查,若验证成功,点击 ”下一步” 5 :安装概要,点击 ”安装” .   安装开始.          Oracle 重要内容:分页查询.查询原理.用户管理.权限机制管理.触发器. plsql编程. 6 :口令管理,解锁 SCOTT用户,解锁之后在后面输入口令.确认.连续有几个界面,都点击确定.     安装到这里后,打开“

系统:ubuntu15.04   64位 wget -c http://repo.continuum.io/miniconda/Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh chmod +x Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh ./Miniconda-latest-Linux-x86_64.sh 测试: 需要关闭终端,重新打开终端 $ conda

1.安装git sudo apt-get install git http://www.cnblogs.com/perseus/archive/2012/01/06/2314069.html 2.获取pinyin代码 参考:http://hi.baidu.com/imyerik/item/54619906f5a9043ff2eafce0 http://blog.163.com/peng_peng1028/blog/static/10746382009964337373/ $ sudo git c

wordpress安装时,点击“创建配置文件”无反应,可以手动创建wp-config.php, 打开wp-config-sample.php,配置相关信息,然后将文件改名为wp-config.php上传到WordPress根目录. 然后出现重定向循环,地址的index.php去掉,让安装地址变为“http://XXX.com/wp-admin/install.php”,就可以安装了!

在硕士第二年,义无反顾地投身到了深度学习的浪潮中.从之前的惯性导航转到这个方向,一切从头开始,在此,仅以此文记录自己的打怪之路. 最初的想法是动手熟悉Caffe,考虑到直接上手Ubuntu会有些难度,所以首先在windows环境下打个基础.有个插曲,台式机由于某些原因只能保持在32位系统,编译caffe.cpp时才发现系统不兼容,然后才换到64位的笔记本上进行操作. 前期准备:1.VS 2013   2. windows版的Caffe(https://github.com/BVLC/caffe/

前言: 我使用的是英文版的Kali,默认没有安装中文输入法,也没有安装小企鹅(我后来才知道),折腾了很久,现在终于可以在Kali里输入中文了(这篇文章就是在Kali里面用leafpad写的).安装的过程有点曲折,现在整理一下思路,把正确的配置顺序记录下来. 操作环境: Kali Linux 2017.2 补充Kali的国内更新源 终端输入: leafpad /etc/apt/sources.list 打开更新源配置文件,将下面的更新源复制到原内容的前面: #163网易 Kali源 deb htt